論文の概要: UXAgent: An LLM Agent-Based Usability Testing Framework for Web Design
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.12561v2
- Date: Fri, 28 Feb 2025 06:28:55 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-03 13:37:55.699001
- Title: UXAgent: An LLM Agent-Based Usability Testing Framework for Web Design
- Title(参考訳): UXAgent: Web設計のためのLLMエージェントベースのユーザビリティテストフレームワーク
- Authors: Yuxuan Lu, Bingsheng Yao, Hansu Gu, Jing Huang, Jessie Wang, Laurence Li, Jiri Gesi, Qi He, Toby Jia-Jun Li, Dakuo Wang,
- Abstract要約: 近年のLarge Language Model-simulated Agent (LLM-Agent) 研究はUXAgentの設計に影響を与えた。
LLM-Agentモジュールとユニバーサルブラウザコネクタモジュールを備えており、UX研究者は、ターゲットWebサイトをテストするために、何千ものシミュレーションされたユーザを自動的に生成できる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 32.305444335781246
- License:
- Abstract: Usability testing is a fundamental yet challenging (e.g., inflexible to iterate the study design flaws and hard to recruit study participants) research method for user experience (UX) researchers to evaluate a web design. Recent advances in Large Language Model-simulated Agent (LLM-Agent) research inspired us to design UXAgent to support UX researchers in evaluating and reiterating their usability testing study design before they conduct the real human subject study. Our system features an LLM-Agent module and a universal browser connector module so that UX researchers can automatically generate thousands of simulated users to test the target website. The results are shown in qualitative (e.g., interviewing how an agent thinks ), quantitative (e.g., # of actions), and video recording formats for UX researchers to analyze. Through a heuristic user evaluation with five UX researchers, participants praised the innovation of our system but also expressed concerns about the future of LLM Agent-assisted UX study.
- Abstract(参考訳): ユーザビリティテストは、Webデザインを評価するためのユーザエクスペリエンス(UX)研究者のための研究方法として、基本的な(例えば、研究設計の欠陥を反復的に繰り返したり、研究参加者を雇うのが難しい)難題である。
近年のLarge Language Model-simulated Agent (LLM-Agent) 研究はUXAgentの設計にインスピレーションを与え、UX研究者が実際の人体実験を行う前に、ユーザビリティテスト研究デザインを評価し、繰り返し評価することを支援する。
LLM-Agentモジュールとユニバーサルブラウザコネクタモジュールを備えており、UX研究者は、ターゲットWebサイトをテストするために、何千ものシミュレーションされたユーザを自動的に生成できる。
結果は質的(例:エージェントがどう考えるかのインタビュー)、量的(例:アクション数)、UX研究者が分析するビデオ記録形式で示される。
5人のUX研究者によるヒューリスティックなユーザ評価を通じて、参加者はシステムの革新を賞賛するとともに、LLMエージェント支援UX研究の将来への懸念も表明した。
関連論文リスト
- Software Testing for Extended Reality Applications: A Systematic Mapping Study [2.3418061477154786]
拡張現実性(XR)は、多様なアプリケーションドメインにまたがる新興技術であり、没入的なユーザエクスペリエンスを提供する。
本稿では,XRアプリケーションのソフトウェアテストに関する最初の体系的マッピング研究について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-15T16:19:12Z) - The BrowserGym Ecosystem for Web Agent Research [151.90034093362343]
BrowserGymエコシステムは、Webエージェントの効率的な評価とベンチマークの必要性の高まりに対処する。
大規模なマルチベンチマークWebエージェント実験を初めて実施する。
結果は、OpenAIとAnthropicの最新モデルの大きな相違点を浮き彫りにしている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-06T23:43:59Z) - GUI Agents with Foundation Models: A Comprehensive Survey [91.97447457550703]
この調査は(M)LLMベースのGUIエージェントに関する最近の研究を集約する。
重要な課題を特定し,今後の研究方向性を提案する。
この調査が(M)LLMベースのGUIエージェントの分野におけるさらなる進歩を促すことを願っている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-07T17:28:10Z) - AgentSquare: Automatic LLM Agent Search in Modular Design Space [16.659969168343082]
大規模言語モデル(LLM)は、幅広い複雑なタスクを処理できるエージェントシステムの急速な成長をもたらした。
Modularized LLM Agent Search (MoLAS) という新しい研究課題を紹介した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-08T15:52:42Z) - ResearchAgent: Iterative Research Idea Generation over Scientific Literature with Large Language Models [56.08917291606421]
ResearchAgentは、新しい作品のアイデアと運用のためのAIベースのシステムである。
ResearchAgentは、新しい問題を自動で定義し、手法と設計実験を提案し、繰り返し修正する。
我々は、複数の分野にわたる科学論文に関するResearchAgentを実験的に検証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-11T13:36:29Z) - System for systematic literature review using multiple AI agents:
Concept and an empirical evaluation [5.194208843843004]
本稿では,システム文献レビューの実施プロセスの完全自動化を目的とした,新しいマルチAIエージェントモデルを提案する。
このモデルは、研究者がトピックを入力するユーザフレンドリーなインターフェースを介して動作する。
関連する学術論文を検索するために使用される検索文字列を生成する。
モデルはこれらの論文の要約を自律的に要約する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-13T10:27:52Z) - BASES: Large-scale Web Search User Simulation with Large Language Model
based Agents [108.97507653131917]
BASESは、大きな言語モデル(LLM)を持つ新しいユーザーシミュレーションフレームワークである。
シミュレーションフレームワークは,大規模に独自のユーザプロファイルを生成することができ,その結果,多様な検索行動が生まれる。
WARRIORSは、中国語と英語の両方のバージョンを含む、Web検索ユーザ行動を含む、新しい大規模なデータセットである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-27T13:44:09Z) - MatPlotAgent: Method and Evaluation for LLM-Based Agentic Scientific Data Visualization [86.61052121715689]
MatPlotAgentは、科学的データ可視化タスクを自動化するために設計された、モデルに依存しないフレームワークである。
MatPlotBenchは、100人の検証されたテストケースからなる高品質なベンチマークである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-18T04:28:28Z) - Generative User-Experience Research for Developing Domain-specific Natural Language Processing Applications [4.139846693958609]
本稿では、生成UX研究をドメインNLPアプリケーションに組み込むための新しい手法を提案する。
生成UX研究は、プロトタイプ開発の初期段階、すなわちアイデアと概念評価、およびシステムの有用性とユーザ有用性を評価するための最終段階において、ドメインユーザーを採用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-28T12:17:45Z) - Agents for Automated User Experience Testing [4.6453787256723365]
自動UXテストのためのエージェントベースのアプローチを提案する。
我々は,基本問題解決スキルと中核的影響モデルを備えたエージェントを開発した。
この研究はまだ原始的な状態にあるが、この結果が知的エージェントの使用に強く影響していると我々は信じている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-13T14:13:28Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。